論文の概要: MolScribe: Robust Molecular Structure Recognition with Image-To-Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14311v2
• Date: Mon, 20 Mar 2023 23:04:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 04:16:17.864597
• Title: MolScribe: Robust Molecular Structure Recognition with Image-To-Graph Generation
• Title（参考訳）: MolScribe:イメージ・ツー・グラフ生成によるロバスト分子構造認識
• Authors: Yujie Qian, Jiang Guo, Zhengkai Tu, Zhening Li, Connor W. Coley, Regina Barzilay
• Abstract要約: MolScribeは、分子構造を構築するために、原子と結合と幾何学的レイアウトを明示的に予測する画像とグラフのモデルである。 MolScribeは以前のモデルよりも大幅に優れ、公開ベンチマークで76-93%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.93523736883784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular structure recognition is the task of translating a molecular image into its graph structure. Significant variation in drawing styles and conventions exhibited in chemical literature poses a significant challenge for automating this task. In this paper, we propose MolScribe, a novel image-to-graph generation model that explicitly predicts atoms and bonds, along with their geometric layouts, to construct the molecular structure. Our model flexibly incorporates symbolic chemistry constraints to recognize chirality and expand abbreviated structures. We further develop data augmentation strategies to enhance the model robustness against domain shifts. In experiments on both synthetic and realistic molecular images, MolScribe significantly outperforms previous models, achieving 76-93% accuracy on public benchmarks. Chemists can also easily verify MolScribe's prediction, informed by its confidence estimation and atom-level alignment with the input image. MolScribe is publicly available through Python and web interfaces: https://github.com/thomas0809/MolScribe.
• Abstract（参考訳）: 分子構造認識は、分子画像をそのグラフ構造に変換するタスクである。 化学文献に示される描画スタイルや慣習の大幅な変化は、このタスクを自動化する上で大きな課題となる。 本稿では,分子構造を構築するために,原子と結合と幾何学的レイアウトを明示的に予測する新しい画像-グラフ生成モデルMolescribeを提案する。 本モデルでは, シンボリックな化学制約を柔軟に組み込んで, キラリティを認識し, 短縮構造を拡大する。 さらに、ドメインシフトに対するモデル堅牢性を高めるために、データ拡張戦略を開発します。 合成および現実的な分子画像の両方の実験において、molscribeは以前のモデルを大きく上回り、公開ベンチマークで76-93%の精度を達成した。 化学者はまた、molscribeの予測を、その信頼度推定と入力画像との原子レベルアライメントによって容易に検証することができる。 MolScribe は Python と Web インターフェースを通じて公開されている。

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